모바일 노인병 팀: 환자 안전 및 의료 이용 (MGT)

방법 현재 연구는 Linköping 지역 윤리 위원회(Dnr 2014/371-31)의 승인에 따라 무작위 대조 시험(RCT)을 통해 수행되었습니다. 연구 맥락은 2013년에 시작된 MGT였으며 스웨덴 남부의 약 149,000명의 주민에게 서비스를 제공하는 병원에서 시작되었습니다.

참가자 이 시험의 포함 기준은 다음과 같이 정의된 "노약자"로 정의된 "허약한 노인"이었습니다. 75세 이상의 지역사회 거주자로서 3개 이상의 만성 진단을 받고 지속적으로 사용하는 6개 이상의 의약품을 처방했으며 최소 3번의 입원(> 지난 6개월 동안 24시간 입원). 이러한 기준은 관련 개인을 포착하기 위해 광범위하지만 MGT 개입과 관련이 없는 사람을 생성할 가능성이 높기 때문에 연구 샘플의 식별은 세 단계로 수행되었으며 세 단계로 반복되었습니다.

첫 번째 단계에서 디지털 환자 기록에서 필터링된 검색을 통해 모집단을 식별하는 특수 교육을 받은 간호사가 초기 검색에서 449명의 개인을 식별했습니다(2015년 3월). 두 번째 검색 물결(2015년 5월)에서 또 다른 75명의 개인이 식별되었고 세 번째 검색 물결(2015년 9월)에서 또 다른 157명의 개인이 식별되었습니다.

두 번째 단계에서는 노인병 능력을 갖춘 간호사가 모든 개인의 환자 기록을 확인했습니다. 사망한 사람이나 초기 수색 이후 요양원으로 이사한 사람은 제외되었습니다. 수술로 인해 반복적으로 병원에 입원한 환자(복합상병 없이)나 완화의료를 위해 입원한 환자도 표본에서 제외했다. 세 번째로 마지막으로 모든 단계에서 MGT 임상 경험이 있는 간호사는 MGT 조치의 혜택을 받지 못할 가능성이 높기 때문에 MGT가 포함을 고려하지 않는 개인을 제외하기 위해 이전 검색 각각을 재평가했습니다.

상기 필터링을 통한 최종 참여자 모집 결과, 첫 번째 검색에서 66명, 두 번째 검색에서 34명, 세 번째 검색에서 41명의 잠재적 참여자가 나왔습니다. 이들은 그림 2에 표시된 대로 각각 31명의 참가자로 구성된 중재 그룹과 통제 그룹과 본 시험에서 접촉하거나 따르지 않은 관리 통제 그룹으로 무작위 배정되었습니다. 초기 의도는 건강 및 사회 복지 등록부에서 관리 통제 그룹 데이터를 관찰하는 것이었지만 현재 연구(목적)를 위해 이것은 결코 수행되지 않았습니다.

통제 그룹의 잠재적 참가자는 전화로 연락을 받았고 연구가 시작되기 전에 구두 및 서면으로 연구의 목적을 전달했습니다. 중재 그룹으로 표본 추출된 사람은 연구에 대한 정보(구두 및 서면)를 받기 전에 먼저 중재에 대한 정보를 받고 참여 여부를 결정했습니다. MGT 개입에 동의한 모든 사람은 연구(개입 그룹)에 참여하는 데도 동의했습니다. 모든 참가자는 정보에 입각한 동의를 받기 전에 질문할 기회가 주어졌습니다.

개입 개입은 가정 방문으로 시작되었습니다. 첫 번째 방문 동안 의약품 검토와 함께 포괄적인 노인병 평가(CGA)(Ellis et al., 2011)가 수행되었습니다. 이를 바탕으로 MGT는 환자, 친척 및 홈케어 직원과 협력하여 사람 중심의 조정되고 지속 가능한 치료 계획을 개발했습니다. 환자에 대한 전반적인 의료 책임은 개입 기간 동안 1차 진료에서 MGT 의사에게 일시적으로 이전되었습니다. 초기 의도는 이것이 15주 동안 지속되는 것이었지만 초기 경험을 기반으로 시간 제한이 제거되었습니다. 연속성을 깨는 데 부적절하다고 간주되었기 때문이며 1차 진료실이 동일한 수준의 서비스 연속성을 유지하는 데 문제가 있을 것이기 때문입니다. 따라서 MGT는 필요하다고 생각되는 기간 동안 환자를 "유지"했습니다. 이 변경의 결과 참가자가 요양원으로 이동하거나 안정적인 건강을 회복하거나 사망하지 않는 한 MGT 등록이 철회되지 않았으며 개별적인 경우에는 환자의 요청이 있었습니다. 환자에게 완화 치료가 필요한 경우 MGT는 계속 책임을 져야 하지만 필요한 경우 기존 외부 완화 치료 팀과 상의했습니다. 첫 방문 후 환자는 근무 시간(08.00-17.00) 동안 MGT에 자유롭게 연락할 수 있었습니다. 그리고 이 시간 외에 자택 요양 또는 병원에 의뢰되었습니다. 간호사, 의사 또는 전체 팀의 추가 방문은 정기적으로 예정된 경우가 많았지만 짧은 시간에 예를 들어 같은 날에 예약하는 것도 가능했습니다.

2016년에 MGT 팀은 1.95명의 의사와 3.2명의 간호사로 구성되었습니다. 그들은 약 95-100명의 환자를 돌보았고 그들의 수용 능력에 맞췄습니다. 추정 퇴원을 기준으로 연간 약 200명의 환자를 등록할 수 있는 능력이 있었습니다. 팀은 업데이트된 약물 목록과 병원 내 환자 기록에 있는 환자에 대한 기타 모든 정보가 포함된 자동차 및 모바일 전자 환자 기록과 같은 외부 장비에 액세스할 수 있었습니다. 조치의 구술은 노트북을 통해 수행되었습니다. MGT 이니셔티브의 주요 비용은 인건비로 구성되며, 총 비용은 연간 약 370만 스웨덴 크로나(SEK)에 달합니다(2016년 스웨덴 중앙은행에서 제공한 8.56 SEK 환율 기준 약 430,000 미국 달러). , 급여, 급여세 및 사회 부담금 포함. 따라서 환자 연도당 평균 연간 인건비는 약 SEK 37,000 SEK(또는 전체 기능 모드에서 추정 신규 연간 등록당 SEK 18,500)입니다. 예를 들어, 노인병 입원일에 SEK 6,500, EMR(응급실) 방문에 SEK 1,600 SEK로 계산했습니다. 따라서 MGT 이니셔티브는 경제적 손익분기점에 도달하고 자체 자금 조달을 위해 전통적인 의료 이용에 명백한 영향을 미쳐야 합니다.

연간 최대 200명의 환자를 돌볼 수 있는 예상 용량을 고려하면 말 그대로 평균 MGT 환자의 전통적인 치료 소비가 연간 약 2.85일 또는 11.6 EMR 방문(또는 둘의 조합)만큼 감소되어야 합니다. 손익분기점을 유지하고 자체적으로 자금을 조달합니다.

도구 및 변수 데이터 수집은 표 1과 같이 참가자에게 제공되는 의료 소비, 재택 간호 및 가정 도우미와 관련하여 모든 주민을 다루는 포괄적인 카운티 의회 및 시 행정 등록부를 통해 소급적으로 수행되었습니다.

의료 소비는 EMR 방문 횟수, 입원 횟수, 입원 일수, 외래 환자 방문을 통해 측정되었습니다. 1차 의료 소비는 a) 의사 및 b) 간호사 방문 횟수를 통해 측정되었습니다. MGT 팀이 제공한 관리 및 연락은 이러한 측정에 포함되지 않았습니다. 또한, 참가자들에게 연락을 취했고, 가정 방문 중에 Katz ADL 지수(Brorsson & Hulter Åsberg , 1984). 이 지수에서 ADL은 7점 척도(즉, 1=모든 활동에 독립적, 2=한 가지 활동에 의존, 3=목욕에 의존하고 추가 활동 1개, 4=목욕, 옷 입기/벗기 및 추가 활동 1개, 5=목욕, 옷 입기/벗기, 용변 보기 및 추가 활동 1개, 6=목욕, 옷 입기/옷 벗기, 용변 사용, 이동 및 용변 활동 1개에 의존, 7=6개 활동 모두 의존. 또한, 인지 기능은 MMSE(Mini-Mental State Examination)를 사용하여 0-30점 범위에서 선별되었습니다(Folstein, Robins, & Helzer, 1983).

두 그룹 모두 주관적 건강, 주관적 안전 및 보안, 병원 단위 또는 1차 단위에서 제공하는 치료 경험, 가정 지원 및 가정 간호를 다루는 구조화된 지침에 따라 인터뷰했습니다. 포함 시 중재 그룹의 참가자와 친척에게 MGT의 향후 조치에 대한 기대치를 요청했습니다. 수행된 조치의 경험에 대한 질문은 15주 후에 묻고 문서화되었습니다. 모든 대면 데이터 수집은 프로젝트 관리자(제1 저자) 또는 (동일한) 연구 조교(RN)가 수행했습니다.

분석 MGT 개입 전후의 의료 이용의 변화를 대조군과 개입 그룹에 대해 각각 비교했을 뿐만 아니라 2-샘플 Wilcoxon rank-sum(Mann-Whitney) 테스트를 통해 개입 전후 그룹 간을 비교했습니다. MGT 치료가 의료 이용에 인과적 영향을 미치는지 여부를 확인하기 위해 치료군에서 MGT 도입에 따른 이용률 변화를 비교하는 DiD(Differential-in-Difference) 분석을 통해 데이터를 평가했습니다. 동일한 기간 동안 영향을 받지 않은 대조군의 해당 개발. DiD 분석은 선형 회귀를 통해 추정되며 강력한 표준 오류를 사용하여 얻은 보고된 유의성 값입니다.

질적 인터뷰는 그대로 전사되었습니다. 의미 단위가 식별, 압축 및 코드화되었습니다. 코드는 유사성을 기반으로 두 가지 범주로 추상화되었으며 내용을 설명하는 이름이 지정되었습니다.